Лучшие ИИ

Проблемы с оценкой возможностей рассуждения в LLM Исследования показывают, что современные методики оценки возможностей рассуждения в больших языковых моделях (LLM) имеют значительные недостатки. Существуют опасения по поводу достоверности результатов, так как многие оценки могут быть неповторяемыми или неубедительными. Это может привести к неправильным выводам и ошибочным решениям в области внедрения технологий. Методы улучшения возможностей рассуждения […] ➡️➡️➡️

Руководство по программированию для создания инструмента финансовой аналитики Извлечение и анализ данных о фондовом рынке являются ключом к обоснованному принятию решений в финансовой сфере. Данный учебник предлагает подробное руководство по созданию интегрированного инструмента финансового анализа и отчетности на Python. Основные этапы проекта Мы изучим, как извлекать исторические рыночные данные с Yahoo Finance и вычислять важные […] ➡️➡️➡️

Рефлексия в ИИ: практические решения для бизнеса Рефлексия в предобучении Исследования показывают, что большие языковые модели (LLM) обладают способностью к рефлексии — они могут осознавать, когда их ответ не соответствует логике или фактам, и стремятся это исправить. Это качество, называемое рефлексией, указывает на значительный прогресс от поверхностной обработки к более глубокому оценочному рассуждению, что особенно […] ➡️➡️➡️

Традиционные RAG-рамки не справляются: Megagon Labs представляет ‘Insight-RAG’ Традиционные RAG-методы привлекли внимание благодаря своей способности улучшать большие языковые модели (LLM) за счет интеграции внешних источников знаний. Однако они часто ограничиваются поверхностной релевантностью документов, упуская глубокие инсайты и информацию, распределенную по нескольким источникам. Эти методы в основном подходят для простых задач, таких как ответ на вопросы, […] ➡️➡️➡️

Устойчивое многомерное понимание позиций с помощью Transformers Эффективные решения для бизнеса на основе новых достижений в области ИИ Исследователи Манчестерского университета разработали новую методику, которая значительно улучшает способность трансформеров обрабатывать позиции в многомерных данных. Это открытие может принести значительные преимущества в бизнес-приложениях. Проблема понимания позиций в трансформерах Трансформеры, основывающиеся на методах машинного обучения, требуют четкого […] ➡️➡️➡️

THUDM представляет GLM 4: Модель с 32 миллиардами параметров, конкурирующая с GPT-4o и DeepSeek-V3 В быстро развивающемся мире больших языковых моделей (LLMs) исследователи и организации сталкиваются с серьезными вызовами. К ним относятся улучшение способностей к рассуждению, обеспечение надежной многоязычной поддержки и эффективное управление сложными, открытыми задачами. Хотя меньшие модели часто более доступны и экономичны, они, […] ➡️➡️➡️

Модели с несколькими модальностями: Раннее слияние как эффективное решение Модели искусственного интеллекта с несколькими модальностями сталкиваются с серьезными вызовами при интеграции и обработке различных типов данных одновременно. Текущие методы в основном полагаются на стратегии позднего слияния, где отдельно обученные модели для каждой модальности соединяются, например, путем добавления визуальных кодировщиков к языковым моделям. Этот подход, хотя […] ➡️➡️➡️

Внедрение кода для продвинутого многоголового латентного внимания и детализированной сегментации экспертов В этом руководстве мы рассматриваем новый подход, который сочетает многоголовое латентное внимание с детализированной сегментацией экспертов. Используя мощь латентного внимания, модель обучается набору уточненных экспертных признаков, которые захватывают высокоуровневый контекст и пространственные детали, что в конечном итоге позволяет осуществлять точную сегментацию на уровне пикселей. […] ➡️➡️➡️

Недостаточно затухающие диффузионные выборки превосходят традиционные методы Исследователи из Института технологий Карлсруэ, NVIDIA и Института Цузе в Берлине представили новую структуру для эффективного выборки из сложных распределений с вырожденным шумом. Проблемы традиционных методов Диффузионные процессы являются многообещающим подходом для выборки из сложных распределений, но сталкиваются с серьезными проблемами при работе с многомодальными целями. Традиционные методы, […] ➡️➡️➡️

Модели рассуждений: Эффективная самопроверка и снижение затрат на токены Исследователи из Нью-Йоркского университета представили новый метод, который позволяет моделям искусственного интеллекта эффективно проверять свои выводы и снижать использование токенов на 24%. Проблемы существующих моделей Современные системы ИИ достигли значительного прогресса в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Однако, несмотря на это, они часто […] ➡️➡️➡️

Внедрение сервера протокола контекста модели (MCP) для Claude Desktop В этом практическом руководстве мы создадим сервер MCP (протокол контекста модели), который позволит Claude Desktop получать информацию о настроении новостей на фондовом рынке и ежедневных лидерах роста и падения акций. Поскольку большинство больших языковых моделей (LLM) не могут напрямую получать доступ к актуальным финансовым данным, это […] ➡️➡️➡️

Введение в квантование весов: ключевой аспект повышения эффективности глубокого обучения и LLM В современных условиях оптимизация моделей для развертывания в ресурсно-ограниченных средах становится важнее, чем когда-либо. Квантование весов решает эту задачу, снижая точность параметров модели, обычно с 32-битных значений с плавающей запятой до представлений с меньшей разрядностью. Это приводит к созданию более компактных моделей, которые […] ➡️➡️➡️

Руководство по преобразованию текста в высококачественный аудиофайл Пошаговое руководство по преобразованию текста в высококачественный аудиофайл с использованием открытой модели TTS на Hugging Face Обзор В этом руководстве мы представляем полное решение для преобразования текста в аудио с использованием открытой модели синтеза речи (TTS), доступной на Hugging Face. Используя возможности библиотеки Coqui TTS, мы покажем, как […] ➡️➡️➡️

Введение в AMIE: Искусственный Интеллект для Медицинской Диагностики Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) — мощную языковую модель, оптимизированную для диагностического рассуждения. В этом документе мы обсудим, как AMIE может улучшить процесс дифференциальной диагностики. Значение Дифференциальной Диагностики Создание точного дифференциального диагноза (DDx) является важной частью медицинской помощи. Это достигается через последовательный процесс, который […] ➡️➡️➡️

Пошаговое руководство по созданию системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF) с использованием PyTorch В этом руководстве мы покажем, как использовать PyTorch для реализации системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF). NCF расширяет традиционную факторизацию матриц, используя нейронные сети для моделирования сложных взаимодействий между пользователями и товарами. Введение Нейронная совместная фильтрация (NCF) является […] ➡️➡️➡️

Введение в Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL — компактную и мощную серию моделей, которые переосмысляют многомодальное мышление, понимание длинного контекста и обработку высококачественных изображений. Что такое многомодальный ИИ? Многомодальный ИИ позволяет машинам обрабатывать и анализировать различные форматы данных, такие как изображения, текст и видео. Это особенно важно, поскольку традиционные языковые модели не […] ➡️➡️➡️

Allen Institute for AI (Ai2) запускает OLMoTrace: отслеживание выходных данных LLM в реальном времени Понимание ограничений прозрачности языковых моделей С ростом применения больших языковых моделей (LLM) в различных сферах, таких как поддержка принятия решений, образование и научные исследования, становится все более важным понимать их внутренние механизмы. Основная проблема заключается в том, как определить, откуда берется […] ➡️➡️➡️

Могут ли LLM отлаживать код, как люди? Microsoft представляет Debug-Gym для AI-агентов программирования Проблема отладки в инструментах AI для программирования Несмотря на значительный прогресс в генерации и завершении кода, инструменты AI для программирования продолжают сталкиваться с трудностями в отладке, которая является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Хотя большие языковые модели (LLM) могут генерировать фрагменты кода […] ➡️➡️➡️

Введение в VLM2VEC и MMEB Доклад от Salesforce представляет VLM2VEC и MMEB: контрастная структура и бенчмарк для универсальных мультимодальных эмбеддингов. Что такое мультимодальные эмбеддинги? Мультимодальные эмбеддинги объединяют визуальные и текстовые данные в едином представлении, позволяя системам понимать и связывать изображения и язык. Эти эмбеддинги поддерживают различные задачи, такие как визуальное ответ на вопросы, поиск, классификация […] ➡️➡️➡️

Новые Возможности для Бизнеса с Использованием LLM Исследователи из MIT, KAUST, ISTA и Яндекса разработали новый подход к быстрому сжатию больших языковых моделей (LLM) без значительной потери качества — метод HIGGS. Преимущества HIGGS Метод HIGGS позволяет сжимать LLM без использования дополнительных данных или затратных параметрических оптимизаций. В отличие от других методов сжатия, HIGGS не требует […] ➡️➡️➡️